DESCRIPCIÓN:
Este libro es el resultado de veinticinco años de experiencia explicando
estadística a estudiantes de ingeniería, economía y administración de
empresas y otras licenciaturas universitarias. Cubre los conocimientos básicos
que estos profesionales deben adquirir como herramientas imprescindibles para
su trabajo y como parte de una formación necesaria para entender la ciencia
moderna y evaluar la información cuantitativa que como ciudadanos reciben en
un mundo donde la estadística juega un papel creciente.
El libro se estructura siguiendo las etapas de construcción
de un modelo estadístico. Tras un capítulo introductorio que presenta el
contenido global del libro y una breve introducción histórica a los métodos
estudiados, los siguientes capítulos siguen la secuencia de una investigación
estadística: análisis exploratorio inicial de los datos disponibles (primera
parte, datos, capítulos 2 y 3), construcción de un modelo probabilístico
(segunda parte, capítulos 4, 5 y 6) y ajuste del modelo a los datos (tercera
parte, inferencia, capítulos 7, 8, 9, 10 y 11). Como aplicación de estas
ideas, se presenta en la cuarta parte un capítulo de control de calidad,
dirigido especialmente a estudiantes que vayan a trabajar en el mundo
empresarial, aunque los conceptos y métodos que se exponen son igualmente
útiles para mejorar el funcionamiento de cualquier organización.
A lo largo del libro se ha pretendido ilustrar los
conceptos teóricos con ejemplos y, para reforzar y contrastar su asimilación,
se han incluido numerosos ejercicios y problemas cuyas soluciones se
encuentran al final del volumen. Estos ejercicios se conciben como parte
importante del aprendizaje del estudiante y, por tanto, ciertos conceptos
teóricos se complementan o generalizan en ellos.
Este libro es una versión revisada del primer tomo de la obra Estadística: Modelos y Métodos. La obra se ha revisado, adaptado y reestructurado completamente con tres objetivos. El primero es aprovechar más las posibilidades ofrecidas por la rapidez y simplicidad de los ordenadores actuales. Esto ha llevado en este libro a ampliar la presentación del método de Montecarlo, incluir en el texto con cierto detalle los métodos autosuficientes de estimación (bootstrap) mostrando su utilización práctica e introducir numerosos ejercicios y ejemplos que los estudiantes deben resolver utilizando el ordenador. El segundo objetivo es corregir algunos puntos oscuros y mejorar la presentación del material. Esto ha llevado a subdividir los siete capítulos del libro anterior en los trece actuales, a redactar de nuevo muchas secciones, a ampliar la parte de inferencia bayesiana y a reescribir el capítulo de control de calidad. El tercer objetivo es hacer la obra más flexible para distintas audiencias. Por esta razón el segundo tomo de la obra inicial se ha subdividido en dos libros independientes, Regresión y diseño de experimentos y Análisis de series temporales, para facilitar su uso como textos en distintos cursos.
CONTENIDO:
Prólogo
1. Introducción
Primera parte: Datos
2. La descripción de una variable
3. Descripción conjunta de varias variables
Segunda parte: Modelos
4. Probabilidad y variables aleatorias
5. Modelos univariantes de distribución de
probabilidad
6. Modelos multivariantes
Tercera parte: Inferencia
7. Estimación puntual
8. Estimación por intervalos
9. Estimación bayesiana
10. Contraste de hipótesis
11. Decisiones en incertidumbre
12. Diagnosis y crítica del modelo
Cuarta parte: Control de calidad
13. Control de calidad
Tablas
Formulario
Resolución de ejercicios
Bibliografía
Índice analítico
DATOS TÉCNICOS
| Autor: Daniel Peña | Idioma: Spanish | Formato: PDF | Peso: 58.5 MB | Archivo: RAR |
ENLACES
